NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我想知道是否有人可以填写如何创建网格网格以生成等高线图的代码？导入的txt文件是一个数字矩阵，其值为0-255。我可以用......
将结构化数组转换为numpy数组以与Scikit-Learn一起使用
我很难将使用np.genfromtxt从CSV加载的结构化数组转换为np.array，以便将数据拟合到Scikit-Learn估算器。问题是在某些时候演员......
SciPy的网站有一个教程，它引用了一个python函数源，它列出了用python编写的函数的源代码，但我无法在python中使用它或在线查找文档。 ...
我有一个Numpy阵列的形式：40002 1511863545 40000 1511863546 156 1511863547 40005 1511863547 40003 1511863548 40008 1511863549 340 1511863550 40011 1511863550 ...第一列是数据，...
不幸的是，我经常在我的Python代码中使用while循环导致程序显着减速。以下是while循环的示例（shape =（1000,1000,3））：i = 0 j = 0而i＆...
我有以下问题。我有几个参数，所有整数或浮点数，我想将它们堆叠在一个for循环中。我尝试了不同的想法：因为我在范围内（0,19000）：...
据我所知，1-D数组是那些只有1列和任意行数的数组，反之亦然。如果我运行此代码：import numpy as np a = np.arange（10）.reshape（1,10）b = np ....
TypeError：'numpy.ndarray'对象在我的代码中不可调用
我写了两个python代码。代码1显示'numpy.ndarray'对象的错误不可调用。但是当我评论代码2中的某个部分时，程序运行成功。我是新来的 ...
如何通过numpy读取文件时将不同长度的字符串（例如'-----'和' - '）替换为nans？
假设我有一个包含日期时间和一些相关数据的示例文本文件，如下所示。 1996/01/15 07:01:10 262 43 525 600 454 0 -31.1 ------- ------- 272 ......
我目前正在解决通过Z变换计算的频率响应函数与numpy的FFT算法之间的一些差异。这是一个简单的回声......
我对Python编程并不陌生，但我对Numpy模块完全不熟悉。我需要使用这个模块，因为它非常快速和高效。假设我有一个名为noise的数组，它被定义了......
我有一个脚本生成二维numpy数组，dtype = float和shape（1e3,1e6）。现在我正在使用np.save和np.load来执行数组的IO操作。 ...
我通过明确地编写衍生物并使用sympy计算它们来编写基于牛顿方法的基本优化的以下代码。为什么结果不同？写作衍生品......
numpy.ndarray是对象在我的情况下不可调用[关闭]
我是python的新用户，我知道有一些关于这个的讨论;但是，我还是无法解决它。我执行我的作业如下代码：如何修复我的代码中的错误？请 ...
我的数据框就像这样的数字，user_id，time_stamp 1 2 2013-11-15 03:45:04 2 2 2013-11-29 03:45:04 3 2 2013-12-09 03:45:04 4 2 2013- 12-25 03:45:04 5 2 2013-12-31 03:45:04 6 ...
编辑：我强调了这个问题，因为它可能太复杂了。问题的内容在下面以粗体显示。我想知道更多关于实际创建的对象...
使用Numpy数组填充pandas数据帧单元时的ValueError
目标是制作一个Pandas系列，其中每个元素都是一个可变长度的numpy数组。这些数组来自函数getContexts，它获取一个数据帧cnv的掩码结果并应用...
请考虑以下代码：import numpy as np index_info = np.matrix（[[1,1]，[1,2]]）value = np.matrix（[[0.5,0.5]]）initial = np.zeros（（ 3,3））我怎么能产生一个矩阵，最终，有...
找到“没有模块名称matrix_factorization_utilities”
我是机器学习的初学者。我在我的机器学习推荐模型“No Module name matrix_factorization_utilities”foundScreen Shot of error中收到此错误。我正在使用Python 3 ...
我实际上在python中遇到了“np.ceil”的一些问题。 import numpy as np x_start = 0 y_start = 0 x_end = 2 y_end = 1 x_step = 0.4 y_step = 0.3 x_segment = int（np.ceil（（x_end-x_start）/ x_step））...